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.NET auf AWS-Beispielanwendungen
Ausgewählte Inhalte
Die Autoren Noah Gift, Gründer von Pragmatic AI Labs, und James Charlesworth, Engineering Manager bei Pendo, führen Sie durch die Tiefe und Breite der .NET-Entwicklung auf AWS.
Dieser technische Leitfaden behandelt Überlegungen zum Faktorwechsel einer monolithischen ASP.NET-Anwendung in eine Microservice-basierte Architektur.
In diesem Leitfaden behandeln wir die gängigen Ansätze, die unsere Kunden zur Modernisierung ihrer Windows- und .NET-Anwendungen und -Tools und Services verwenden, sowie den Support, den AWS Ihnen bei Ihrer Modernisierung bietet.
Beispielanwendungen
Im Folgenden finden Sie Links zu Beispielanwendungen, die .NET und eine Vielzahl von AWS-Services nutzen. Jeder Link führt Sie zu einem GitHub-Repository, das alles enthält, was Sie benötigen, z. B. wichtige Voraussetzungen, Workflow-Diagramme und Anleitungen. Bevor Sie einige der Beispielanwendungen verwenden können, müssen Sie sich bei Ihrem AWS-Konto anmelden oder ein AWS-Konto erstellen. Weitere Codebeispiele finden Sie auf der Seite mit den AWS-Codebeispielen für Entwickler.
Bob's Used Books ist eine Beispielanwendung, die auf ASP.NET Core 6.0 basiert und eine reale Anwendung darstellt. Es ist eine monolithische n-Tier-Anwendung mit einem ASP.NET Core MVC-Frontend und einem Microsoft SQL Server-Datenbank-Backend. Die MVC-Anwendung enthält ein Kundenportal und ein Verwaltungsportal. Das Kundenportal ermöglicht es Kunden, nach Büchern zu suchen, sie auszuwählen und in den Warenkorb zu legen und einen simulierten Checkout-Prozess zu durchlaufen. Kunden können auch ihre eigenen Bücher über die Website zum Weiterverkauf anbieten.
Amazon Web Services stattet Ihre Anwendungen mit KI-Funktionen aus. Diese Beispiele veranschaulichen die Gesichtsanalyse anhand eines Bilds mithilfe von Amazon Rekognition, die automatisierte Dokumentenverarbeitung mit Amazon Textract, die Batch- und Echtzeitübersetzung von Dokumenten mit Amazon Translate und wie Sie mithilfe von Amazon Comprehend Erkenntnisse aus Dokumenten gewinnen können.
Mit einem AWS-Assistent für Text-zu-Sprache können Sie eine PDF-Datei hochladen, den Text in dieser Datei lesen und dann in eine MP3-Datei konvertieren. Dieser Vorgang wird mit einem Amaz n Simple Storage Service (S3) abgeschlossen, um den Upload zu empfangen, Amazon Textract, um den Text zu lesen, und dann Amazon Polly, um den Text in eine MP3-Datei zu konvertieren.
In dieser Beispielanwendung können Sie.NET auf AWS verwenden, um ein Foto mit mehreren anderen Fotobildern zu vergleichen. Wenn der Benutzer das Bild in einen Amazon-Simple-Storage-Service-Bucket (S3) hochlädt, wird eine Benachrichtigung an Amazon EventBridge gesendet und EventBridge löst einen AWS-Step-Functions-Workflow aus. Amazon Rekognition vergleicht das Foto dann mit mehreren anderen Fotos.
In dieser Beispiel-App erfahren Sie, wie Sie eine Anwendung erstellen, die Kundenrezensionen analysiert. Die Analyse beginnt, wenn eine Bewertung an das Amazon API Gateway gesendet wird, das die HTTP-Anfrage an AWS Step Functions weiterleitet. Nachdem die Anfrage gestellt wurde, wird Amazon Comprehend mithilfe einer Amazon-EventBridge-Regel aufgerufen und bestimmt, ob eine Bewertung positiv oder negativ ist. Anschließend wird über den Amazon Simple Notification Service eine Nachricht an den Rezensenten gesendet. Wenn die Bewertung negativ ist, wird ein Kundendienstmitarbeiter benachrichtigt. Der Prozess endet, wenn ein vollständiger Prüfpfad in Amazon DynamoDB gespeichert wird.
Mit Amazon Rekognition können Sie ein Bild katalogisieren und analysieren, um festzustellen, ob es anstößiges Material enthält. Die Beispiel-App verwendet Amazon Rekognition, um den Inhalt des Bildes zu erkennen und einen Querverweis zwischen den erkannten Objekten und den gespeicherten Bildern zu erstellen.
Dieses Beispiel zeigt zwei Möglichkeiten, das Problem der AWS-Lambda-Funktionen zu lösen, die sowohl mit einer nicht öffentlich zugänglichen Datenbank in einer Virtual Private Cloud (VPC) als auch mit AWS Secrets Manager verbunden sind. Der erste Ansatz verwendet ein Amazon-VPC-NAT-Gateway, um Ihrer mit der VPC verbundenen Lambda-Funktion Zugriff auf das Internet zu gewähren. Die zweite verwendet einen Amazon-VPC-Endpunkt, um Ihrer mit der VPC verbundenen Lambda-Funktion nur Zugriff auf den AWS-Secrets-Manager-Service zu gewähren.